هل هناك طريقة للدفع لمنشئي المحتوى الذين يُستخدم عملهم لتدريب الذكاء الاصطناعي؟ نعم ، لكنها ليست مضمونة

وهل التقليد هو أخلص الإطراء أم السرقة؟ ربما يعود الأمر إلى المقلد.

يتم تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى صورة مثل DALL-E 2 و Midjourney و Stable Diffusion على كميات هائلة من بيانات الصور من الويب. نتيجة لذلك ، غالبًا ما يولدون مخرجات تشبه أعمال الفنانين الحقيقيين وأسلوبهم.

من الآمن أن نقول إن الفنانين غير معجبين. لزيادة تعقيد الأمور ، على الرغم من أن قانون الملكية الفكرية يحمي من اختلاس الأعمال الفنية الفردية ، فإن هذا لا يمتد إلى محاكاة أسلوب الشخص.

أصبح من الصعب على الفنانين الترويج لعملهم عبر الإنترنت دون المساهمة بشكل غير محدود في القدرة الإبداعية للذكاء الاصطناعي. يتساءل الكثيرون الآن عما إذا كان من الممكن تعويض المصممين الذين يتم استخدام فنهم بهذه الطريقة.

نهج واحد من خدمة ترخيص الصور Shutterstock يقطع شوطا نحو معالجة المشكلة.

اقرأ المزيد: لا ، تطبيق Lensa AI من الناحية الفنية لا يسرق أعمال الفنانين – لكنه سيهز عالم الفن بشكل كبير

نموذج المساهم القديم ، يلبي رؤية الكمبيوتر

تأخذ خدمات ترخيص محتوى الوسائط مثل Shutterstock مساهمات من المصورين والفنانين وتجعلها متاحة لأطراف ثالثة للترخيص.

في هذه الحالات ، تكون المصالح التجارية للمرخص والمرخص له والمبدعين واضحة. يدفع العملاء لترخيص صورة ، وجزء من هذه الدفعة (في حالة Shutterstock 15-40٪) يذهب إلى المبدع الذي قدم الملكية الفكرية.

يتم قطع قضايا الملكية الفكرية وتجفيفها: إذا استخدم شخص ما صورة Shutterstock بدون ترخيص ، أو لغرض خارج شروطها ، فهذا انتهاك واضح لحقوق المصور أو الفنان.

ومع ذلك ، فإن شروط خدمة Shutterstock تسمح لها أيضًا باتباع طريقة جديدة لتوليد الدخل من الملكية الفكرية. يركز موقع المساهمين الحاليين فيه بشكل كبير على رؤية الكمبيوتر ، والتي تعرفها على النحو التالي:

تخصص علمي يسعى إلى تطوير تقنيات لمساعدة أجهزة الكمبيوتر على “رؤية” وفهم محتوى الصور الرقمية مثل الصور الفوتوغرافية ومقاطع الفيديو.

رؤية الكمبيوتر ليست جديدة. هل أخبرت أحد مواقع الويب من قبل أنك لست روبوتًا وتعرفت على بعض النصوص المشوهة أو صور الدراجات؟ إذا كان الأمر كذلك ، فأنت تدرب بنشاط خوارزميات الرؤية الحاسوبية التي يديرها الذكاء الاصطناعي.

الآن ، تسمح رؤية الكمبيوتر لـ Shutterstock بإنشاء ما تسميه مولد صور AI “من مصادر أخلاقية ونظيفة وشاملة للغاية”.

ما الذي يجعل نهج Shutterstock “أخلاقيًا”؟

يذهب قدر هائل من العمل في تصنيف ملايين الصور لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة التي تستخدمها مولدات الصور بالذكاء الاصطناعي. لكن الخدمات مثل Shutterstock في وضع فريد للقيام بذلك.

يتمتع Shutterstock بإمكانية الوصول إلى صور عالية الجودة من حوالي مليوني مساهم ، وكلها موصوفة بمستوى معين من التفاصيل. إنها الوصفة المثالية لتدريب نموذج لغوي كبير.

هذه النماذج هي أساسًا شبكات عصبية واسعة متعددة الأبعاد. يتم تغذية الشبكة ببيانات التدريب ، والتي تستخدمها لإنشاء نقاط بيانات تجمع المعلومات المرئية والمفاهيمية. كلما زادت المعلومات ، زادت نقاط البيانات التي يمكن للشبكة إنشاؤها وربطها.

يكمن هذا التمييز بين مجموعة من الصور ومجموعة من نقاط البيانات المجردة في قلب قضية تعويض المصممين الذين يتم استخدام عملهم لتدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي.

حتى في الحالة التي يتعلم فيها النظام ربط صورة محددة جدًا بملصق ، لا توجد طريقة مفيدة لتتبع خط واضح من صورة التدريب هذه إلى المخرجات. لا يمكننا أن نرى حقًا ما تقيسه الأنظمة أو كيف “يفهمون” المفاهيم التي يتعلمونها.

يتمثل حل Shutterstock في تعويض كل مساهم يتم توفير عمله لشريك تجاري مقابل التدريب على رؤية الكمبيوتر. يصف النهج على موقعه:

لقد أنشأنا صندوق مساهمات Shutterstock ، والذي سيعوض المساهمين في Shutterstock بشكل مباشر إذا تم استخدام IP الخاص بهم في تطوير النماذج المولدة للذكاء الاصطناعي ، مثل نموذج OpenAI ، من خلال ترخيص البيانات من مكتبة Shutterstock. بالإضافة إلى ذلك ، ستستمر Shutterstock في تعويض المساهمين عن الترخيص المستقبلي للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي من خلال أداة إنشاء محتوى Shutterstock AI.

تم حل المشكلة؟

سيكون المبلغ الذي يذهب إلى صندوق مساهم Shutterstock متناسبًا مع قيمة صفقة مجموعة البيانات التي يقوم بها Shutterstock. ولكن ، بالطبع ، سيتم تقسيم الصندوق بين نسبة كبيرة من المساهمين في Shutterstock.

مهما كانت المعادلة التي يطورها Shutterstock لتحديد حجم الصندوق ، يجدر بنا أن نتذكر أن أي تعويض يختلف عن عدل تعويض. يمهد نموذج Shutterstock المسرح لمناقشات جديدة حول القيمة والإنصاف.

يمكن القول إن أهم المناقشات ستركز على مقدار مساهمات أفراد معينين في “المعرفة” التي تم الحصول عليها من خلال شبكة عصبية مدربة. لكن لا توجد (وربما لا توجد أبدًا) طريقة لقياس هذا بدقة.

لا يوجد حل مثالي للصور

هناك ، بالطبع ، العديد من مكتبات الوسائط الأخرى التي يساهم بها المستخدمون على الإنترنت. في الوقت الحالي ، يعد Shutterstock هو الأكثر انفتاحًا بشأن تعاملاته مع مشاريع رؤية الكمبيوتر ، وشروط استخدامه هي الأكثر مباشرة في معالجة القضايا الأخلاقية.

يستخدم لاعب كبير آخر في منظمة العفو الدولية ، Stable Diffusion ، قاعدة بيانات صور مفتوحة المصدر تسمى LAION-5B للتدريب. يمكن لمنشئي المحتوى استخدام خدمة تسمى هل تم تدريبي؟ للتحقق مما إذا كان عملهم قد تم تضمينه في مجموعة البيانات ، وإلغاء الاشتراك فيه (ولكن هذا سينعكس فقط في الإصدارات المستقبلية من Stable Diffusion).

تظهر إحدى صوري الشهيرة المرخصة من قبل المشاع الإبداعي لطفلة تقرأ في قاعدة البيانات عدة مرات. لكنني لا أمانع ، لذلك اخترت عدم الانسحاب.

لقد وعد Shutterstock بمنح المساهمين خيارًا لإلغاء الاشتراك في صفقات مجموعة البيانات المستقبلية.

وتجعله شروطه أول عمل من نوعه يتناول أخلاقيات تقديم أعمال المساهمين لتدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي (وغيره من الاستخدامات المتعلقة برؤية الكمبيوتر). إنه يقدم ما قد يكون الحل الأبسط حتى الآن لمعضلة مشحونة للغاية.

سيحدد الوقت ما إذا كان المساهمون أنفسهم يعتبرون هذا النهج عادلاً. قد يتطور قانون الملكية الفكرية أيضًا للمساعدة في إنشاء حقوق المساهمين ، لذلك قد يكون Shutterstock يحاول التقدم في المنحنى.

في كلتا الحالتين ، يمكننا أن نتوقع المزيد من العطاء والأخذ قبل أن يكون الجميع سعداء.

اقرأ المزيد: كيفية إتقان كتابتك السريعة لـ ChatGPT و Midjourney ومولدات الذكاء الاصطناعي الأخرى